Ayudan a encontrar lo que buscan
Conocer la oferta, comparar opciones, encontrar alternativas y complementar la compra: las recomendaciones guían al comprador como un asesor experto en la tienda.
Recomendaciones de productos
Más de 40 algoritmos seleccionan productos según el objetivo del comprador en cada página del sitio y en la app móvil: ayudan a conocer la oferta de la tienda, elegir, comparar y complementar la compra.
40+algoritmos para cada página y cada objetivo del comprador
13+años de experiencia en recomendaciones para e-commerce
1,5 billonesde acciones de usuarios entrenan nuestros modelos
6.000+pruebas A/B realizadas: una experiencia que juega a su favor
1.700+tiendas integradas, desde pequeños comercios hasta marketplaces
100.000+horas de entrenamiento de modelos enfocados en resultados de negocio
Beneficios para su tienda
Convierten visitantes en compradores
Acortan el camino hacia la compra
Menos pasos desde la primera visita hasta el carrito: el producto adecuado encuentra por sí solo al comprador.
Funcionan en tiempo real
Reaccionan a cada acción de la sesión actual: la selección se actualiza con cada producto visto o agregado al carrito.
Aumentan el LTV y la fidelización
Cuanto más fácil es elegir, más seguido vuelve el comprador, y aporta más que el pedido de hoy.
Más de 40 algoritmos
Un algoritmo para cada página
La mecánica se adapta al objetivo del comprador en cada momento: en la página de inicio todavía está eligiendo; en el carrito, ya decidió.
Analicemos sus páginas- Página de inicio
- personalizadas · más vendidos y novedades, también según el interés por categorías y descuentos
- Categoría
- personalizadas · más vendidos y novedades
- Ficha de producto
- alternativas · complementarios · accesorios · upsell
- Carrito
- recompras · complementarios · accesorios · upsell
- Carrito vacío
- recompras · vistos anteriormente · personalizadas
- Búsqueda con y sin resultados
- de búsqueda · personalizadas
- Página 404
- personalizadas · más vendidos
- Mi cuenta
- recompras · personalizadas
Según el objetivo del comprador
Más vendidos y novedades, alternativas, complementarios, accesorios, upsell, recompras, de búsqueda, personalizadas.
Según el segmento de mercado
Moda, electrónica, alimentos, mejoramiento del hogar, farmacias, tiendas de mascotas, servicios: considerando el surtido y el ciclo de compra.
Para cada punto de contacto
Cualquier página del sitio y pantalla de la app, interfaces offline y comunicaciones: le ayudamos allí donde la tienda y el comprador se encuentran.
Cubren todo el recorrido del cliente, desde la primera visita hasta la recompra
Eficacia
Web
App
POS
Email
Notificaciones Push
Chatbots
La mejor experiencia para cada comprador
Personalizadas
La selección se actualiza durante la sesión: cada producto visto o agregado al carrito cambia las recomendaciones al instante.
El sistema identifica por sí solo los productos de compra recurrente: no recomendará un refrigerador a quien acaba de comprar uno, pero ofrecerá pañales justo cuando vuelvan a hacer falta.
En todos los canales
Recomendaciones coherentes en el sitio web, la app, el email, las notificaciones push y la caja. Cross-Device une los dispositivos del comprador en un solo perfil.
Web
App
POS
Email
Notificaciones Push
Chatbots
IA en los algoritmos
Usamos grandes modelos de lenguaje (LLM) para afinar la selección de productos en los algoritmos de recomendación y comprender mejor el contexto de cada producto o servicio.
Control y analítica
Usted siempre tiene la última palabra
Reglas de la tienda
Promueva las categorías y los productos que le interesan. Ajuste los algoritmos según el margen, la temporada, la rotación, el stock y los objetivos estratégicos del negocio.
Solicitar una demoAtribución transparente
Informes en tiempo real para cada bloque: vistas → clics → carrito → compra. A las recomendaciones solo les atribuimos lo que realmente generaron.
Pruebas A/B
La plataforma ofrece las herramientas y nosotros le ayudamos a realizar pruebas A/B e interpretar los resultados: verá la eficacia real de cada bloque de recomendaciones.
Solicitar una demo
Integración
Más sobre la integración
Se integra en cualquier arquitectura de TI
Integración del lado del cliente
Google Tag Manager o un contenedor JavaScript: usted instala el contenedor y nosotros nos encargamos del resto. Para las plataformas más populares hay módulos listos.
Integración del lado del servidor
API s2s para el sitio web y la app, documentación OpenAPI (Swagger), MCP para agentes de IA.
Diseño de bloques
Bloques de recomendaciones adaptados al diseño de su sitio, sin límites de complejidad.
Equipo de acompañamiento
Jefe de proyecto, CSM y especialista en integración: un equipo dedicado realizará el lanzamiento con la mayor rapidez y cuidado.
Escala
Desde una tienda pequeña hasta un marketplace
Catálogos de cualquier tamaño
De mil a millones de SKU, varias bodegas, tiendas y monedas.
Picos de ventas
Procesamos en tiempo real el tráfico de grandes sitios de e-commerce y soportamos los picos de carga.
Regiones
Precios y disponibilidad correctos para cada región, bodega y tienda.
Datos offline
Los pedidos del CRM y de las tiendas físicas entrenan los algoritmos: las recomendaciones online saben lo que el cliente compra en tienda.
Historias de éxito de nuestros clientes
Resultados
+100%
ROI en el primer trimestre
Beauty Retail
L'Etoile
Uno de los principales minoristas de belleza lanzó Retail Media de Retail Rocket, recuperando la inversión en 3 meses y mostrando un crecimiento mensual de ingresos del +50%.
Ver casos de éxito
Resultados
+20%
Crecimiento del ARPPU entre miembros del programa de fidelización
HoReCa
Cofix
Transformación digital de la red de cafeterías. La app móvil unificó comunicaciones personalizadas, gamificación y programa de incentivos para empleados.
Ver casos de éxito
Resultados
+400%
Aumento de la cuota de recomendaciones en las ventas online totales
Retail
AUCHAN
Mejora del enfoque de personalización, aumentando la cuota de ingresos por recomendaciones en un 400% (del 2% al 10% de todas las ventas online en 2 años).
Ver casos de éxito
Resultados
+80%
Crecimiento del ticket promedio tras implementar recomendaciones en tiendas físicas
Retail
Ramenskiy Delikates
Implementación de recomendaciones personalizadas en tiendas físicas por primera vez. Aumento del ticket promedio en un 80% conectando 50+ puntos de venta.
Ver casos de éxito
Preguntas frecuentes
¿Qué son las recomendaciones de productos y cómo funcionan?
Son bloques de productos que los algoritmos seleccionan según el objetivo del comprador en cada página: mostrar el surtido, ayudar a elegir, comparar y complementar la compra. Se basan en el comportamiento de todos los visitantes de la tienda y en los datos del catálogo.
¿Las recomendaciones son siempre personalizadas?
No necesariamente. Las recomendaciones de más vendidos, productos similares y complementarios funcionan para todos los visitantes y dan resultados predecibles; la personalización se activa donde corresponde y opera en tiempo real.
¿En qué páginas funcionan mejor las recomendaciones?
En todas las páginas clave (inicio, categoría, ficha de producto, carrito, búsqueda) y en las que ayudan a rescatar la visita: búsqueda sin resultados, carrito vacío y 404. Cada página tiene sus propios algoritmos.
¿Se puede controlar lo que muestran los bloques de recomendación?
Sí: reglas de la tienda, promoción de categorías y productos prioritarios, y ajuste manual de la selección.
¿Cómo se implementa y cuánto tiempo toma?
Integración del lado del cliente mediante Google Tag Manager o un contenedor JavaScript: instale el contenedor y nosotros nos encargamos del resto. Para el sitio y la app móvil, integración servidor a servidor (s2s) con documentación OpenAPI.
¿Cómo se mide el impacto en el negocio?
Informes en tiempo real para cada bloque, atribución rigurosa y transparente, y pruebas A/B de algoritmos y ubicaciones.
Le mostraremos en su catálogo dónde las recomendaciones generan ingresos
En la demo analizaremos las páginas de su tienda y seleccionaremos los algoritmos para cada una.
Solicitar una demo